Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Случайные величины и законы их распределенияСодержание книги
Поиск на нашем сайте Одним из основных понятий теории вероятностей является понятие случайной величины. Сначала рассмотрим примеры. Число вызовов, поступивших от абонентов в течение определенного времени на телефонную станцию, является случайным и принимает те или иные значения в зависимости от случайных обстоятельств. Число отличных оценок у студентов одной группы на экзамене; периметр перпендикулярного сечения ствола дерева; расстояние точки падения диска от точки метания; вес наугад взятого зерна пшеницы; число избирателей, которые могут отдать свои голоса определенному политическому блоку, все это - примеры случайных величин, относящихся к различным областям жизни. Несмотря на разнородность конкретного содержания приведенных примеров, с точки зрения математики они представляют одну и ту же картину. Каждая из этих величин под влиянием случайных обстоятельств, способна принимать различные значения. Заранее указать, какое значение примет эта величина, нельзя, так как оно меняется в зависимости от результата стохастического опыта (эксперимента) случайным образом. В самом общем смысле случайная величина - это некоторая переменная, принимающая в зависимости от случая те или иные значения с определенными вероятностями. Считают, что случайная величина известна, если известны все её возможные значения, а также вероятности, с которыми случайная величина принимает эти значения. Разнообразие случайных величин велико. Число принимаемых ими значений может быть конечным, счетным или несчетным; значения могут быть расположены дискретно или заполнять интервалы (конечные или бесконечные). Для того чтобы задавать вероятности значений случайных величин, столь различных по своей природе, и притом одним и тем же способом, в теории вероятностей используют функцию распределения случайной величины. Определение. Случайная величина есть некоторая числовая функция, определенная на пространстве элементарных исходов. Определение. Пусть X - случайная величина. Тогда для каждого числа х з начение функции распределения FX задается как вероятность того, что X примет значение меньшее x:: FX (x) = P{ X < x }. СВОЙСТВА ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 1) При помощи функции распределения можно вычислить вероятность попадания случайной величины в полуинтервал: P{ X Î [x1 , x2) } = FX (x2) – FX (x1). Действительно, пусть А - событие, состоящее в том, что Хпримет значение, меньшее, чем х2; В- событие, состоящее в том, что Х<х1, и, наконец, С - событие { x 1 £ X < x2 }; тогда, очевидно, А = В + С. Так как события В и Снесовместны, то Р(А) = Р(В) + Р(С). Но Р(А) = FX (x2); Р(В) = FX (x1); Р(С) = Р{x1 £ X < x2}, поэтому P{ x1 £ X < x2 } = FX (x2) – FX (x1). 2) Функция распределения F (x)есть неубывающая функция, т.е. при х2>х1 имеет место F(x2)³ F (x1).
3) Предел функции распределения при стремлении x к – ¥ равен нулю. Предел функции распределения при стремлении x к + ¥ равен единице:
Действительно, событие {X <– ¥} невозможно, а событие {X <+ ¥} достоверно. 4) Функция распределения непрерывна слева, т.е. P{X < x} = F(x) = F(x – 0); P{X £ x} = F(x + 0). Таким образом, P{X = x } = F(x+0) – F(x). Это означает, что вероятность того, что случайная величина примет значение х, равна скачку функции распределения в данной точке. В дальнейшем будем рассматривать два типа случайных величин – непрерывные и дискретные.
|
||
|
Последнее изменение этой страницы: 2021-04-14; просмотров: 120; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.21 (0.005 с.) |